Determining the Optimal Cognitive Screening Tool in Older People With Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Self-care is an important perspective to ageing and transitional states in diabetes management. Population studies have shown that lower cognitive function is associated with worse self-care abilities. Several guidelines have emphasized the importance of assessing cognitive function in older people with diabetes and tailoring treatment plan accordingly. Those guidelines do not specify which tools are the most appropriate for this population. One approach to delineate which tools should be used is to assess which tools best correlate with self-care capacity. Objective: To assess which cognitive assessment tools best correlate with self-care capacity in older people with type 2 diabetes. Methods: Cross-sectional study, conducted amongst individuals with diabetes over the age of 60. The association between self-care capacity indices and different cognitive assessment tools was examined. Principal Component self-care constructs were determined and the association between these and the different cognitive assessment tools was examined. Results: A significant association was found between the Principal Component self-care construct and the Montreal Cognitive Assessment and MindstreamsTM scores. In a stepwise regression model including only the Montreal Cognitive Assessment score, a significant association was found between this score and the Principal Component self-care construct. The same was not found in a model that included only the MindstreamsTM scores. Conclusions: The Montreal Cognitive Assessment, previously validated as a brief cognitive screening tool, may be useful as an adjunct to assess the self-care capacity of older individuals with diabetes. Future studies in the clinic are needed to evaluate if using this tool may improve treatment plans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».